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网易云课堂 Python机器学习实训营（2020版）

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54cxylm 发表于 2022-8-20 11:49:43 | 显示全部楼层 |阅读模式

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网易云课堂 Python机器学习实训营（2020版）

知识精讲 课程种类
29 课时
中级难度
唐 课程讲师

售价 : 18联盟卡

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课程简介

课程目录

Python玩转机器学习（纯手工代码实现）课程旨在帮助同学们在机器学习领域打下坚实基础。课程注重算法原理讲解与数学公式推导并基于Python语言给出完整的代码实现，从零开始实现每一模块功能（非调用工具包）通过代码实例演示算法工作流程与实现方法。建议同学们在学习过程中先掌握算法原理，基于数学推导公式进行代码复现与实战演练。课程提供全部课程所需PPT，数据，代码。

免费试看:https://www.aliyundrive.com/s/gFHbxiD1hmF 提取码: o02n

├──文档
| └──机器学习实训营（原理+复现+实验）.zip 1.03G
├──章节1 线性回归原理推导
| ├──01.Python机器学习实训营课程介绍.mp4 32.66M
| ├──02.回归问题概述.mp4 29.10M
| ├──03.误差项定义.mp4 40.92M
| ├──04.独立同分布的意义.mp4 38.57M
| ├──05.似然函数的作用.mp4 45.18M
| ├──06.参数求解.mp4 49.61M
| ├──07.梯度下降通俗解释.mp4 33.47M
| ├──08.参数更新方法.mp4 33.83M
| └──09.优化参数设置.mp4 38.59M
├──章节10 聚类算法实验分析
| ├──75.Kmenas算法常用操作.mp4 107.85M
| ├──76.聚类结果展示.mp4 48.67M
| ├──77.建模流程解读.mp4 122.13M
| ├──78.不稳定结果.mp4 12.31M
| ├──79.评估指标-Inertia.mp4 28.21M
| ├──80.如何找到合适的K值.mp4 78.84M
| ├──81.轮廓系数的作用.mp4 111.74M
| ├──82.Kmenas算法存在的问题.mp4 68.24M
| ├──83.应用实例-图像分割.mp4 100.82M
| ├──84.半监督学习.mp4 137.12M
| └──85.DBSCAN算法.mp4 93.16M
├──章节11 决策树原理
| ├──86.决策树算法概述.mp4 68.23M
| ├──87.熵的作用.mp4 80.09M
| ├──88.信息增益原理.mp4 108.39M
| ├──89.决策树构造实例.mp4 35.81M
| ├──90.信息增益率与gini系数.mp4 14.12M
| ├──91.预剪枝方法.mp4 19.23M
| ├──92.后剪枝方法.mp4 35.55M
| └──93.回归问题解决.mp4 13.99M
├──章节12 决策树代码实现
| ├──100.测试算法效果.mp4 52.95M
| ├──94.整体模块概述.mp4 9.26M
| ├──95.递归生成树节点.mp4 21.63M
| ├──96.整体框架逻辑.mp4 58.55M
| ├──97.熵值计算.mp4 96.76M
| ├──98.数据集切分.mp4 72.69M
| └──99.完成树模型构建.mp4 76.35M
├──章节13 决策树实验分析
| ├──101.树模型可视化展示.mp4 80.64M
| ├──102.决策边界展示分析.mp4 98.65M
| ├──103.树模型预剪枝参数作用.mp4 96.44M
| └──104.回归树模型.mp4 107.37M
├──章节14 集成算法原理
| ├──105.随机森林算法原理.mp4 82.57M
| ├──106.随机森林优势与特征重要性指标.mp4 21.20M
| ├──107.提升算法概述.mp4 18.47M
| └──108.stacking堆叠模型.mp4 15.58M
├──章节15 集成算法实验分析
| ├──109.构建实验数据集.mp4 13.60M
| ├──110.硬投票与软投票效果对比.mp4 46.03M
| ├──111.Bagging策略效果.mp4 28.67M
| ├──112.集成效果展示分析.mp4 105.83M
| ├──113.OOB袋外数据的作用.mp4 11.91M
| ├──114.特征重要性热度图展示.mp4 93.72M
| ├──115.Adaboost算法概述.mp4 9.60M
| ├──116.Adaboost决策边界效果.mp4 39.80M
| ├──117.GBDT提升算法流程.mp4 38.69M
| ├──118.集成参数对比分析.mp4 55.59M
| ├──119.模型提前停止策略.mp4 21.17M
| ├──120.停止方案实施.mp4 120.33M
| └──121.堆叠模型.mp4 51.81M
├──章节16 支持向量机原理推导
| ├──122.支持向量机要解决的问题.mp4 49.56M
| ├──123.距离与数据定义.mp4 46.38M
| ├──124.目标函数推导.mp4 66.09M
| ├──125.拉格朗日乘子法求解.mp4 17.13M
| ├──126.化简最终目标函数.mp4 14.02M
| ├──127.求解决策方程.mp4 26.64M
| ├──128.软间隔优化.mp4 47.91M
| ├──129.核函数的作用.mp4 26.18M
| └──130.知识点总结.mp4 67.05M
├──章节17 支持向量机实验分析
| ├──131.支持向量机所能带来的效果.mp4 69.51M
| ├──132.决策边界可视化展示.mp4 90.94M
| ├──133.软间隔的作用.mp4 83.45M
| ├──134.非线性SVM.mp4 57.97M
| └──135.核函数的作用与效果.mp4 168.32M
├──章节18 神经网络算法原理
| ├──136.深度学习要解决的问题.mp4 16.57M
| ├──137.深度学习应用领域.mp4 97.45M
| ├──138.计算机视觉任务.mp4 28.94M
| ├──139.视觉任务中遇到的问题.mp4 25.25M
| ├──140.得分函数.mp4 15.06M
| ├──141.损失函数的作用.mp4 25.62M
| ├──142.前向传播整体流程.mp4 32.65M
| ├──143.返向传播计算方法.mp4 20.28M
| ├──144.神经网络整体架构.mp4 23.98M
| ├──145.神经网络架构细节.mp4 29.01M
| ├──146.神经元个数对结果的影响.mp4 150.62M
| ├──147.正则化与激活函数.mp4 42.88M
| └──148.神经网络过拟合解决方法.mp4 32.26M
├──章节19 神经网络代码实现
| ├──149.神经网络整体框架概述.mp4 16.84M
| ├──150.参数初始化操作.mp4 34.39M
| ├──151.矩阵向量转换.mp4 24.27M
| ├──152.向量反变换.mp4 25.87M
| ├──153.完成前向传播模块.mp4 28.44M
| ├──154.损失函数定义.mp4 58.11M
| ├──155.准备反向传播迭代.mp4 24.08M
| ├──156.差异项计算.mp4 65.45M
| ├──157.逐层计算.mp4 28.89M
| ├──158.完成全部迭代更新模块.mp4 48.98M
| ├──159.手写字体识别数据集.mp4 29.27M
| ├──160.算法代码错误修正.mp4 178.17M
| ├──161.测试效果可视化展示.mp4 155.23M
| └──162.模型优化结果展示.mp4 144.68M
├──章节2 线性回归代码实现
| ├──11.线性回归整体模块概述.mp4 21.05M
| ├──12.初始化步骤.mp4 18.24M
| ├──13.实现梯度下降优化模块.mp4 31.11M
| ├──14.损失与预测模块.mp4 35.52M
| ├──15.数据与标签定义.mp4 132.02M
| ├──16.训练线性回归模型.mp4 117.20M
| ├──17.得到线性回归方程.mp4 108.14M
| ├──18.整体流程debug解读.mp4 223.09M
| ├──19.多特征回归模型.mp4 286.81M
| └──20.非线性回归.mp4 309.57M
├──章节20 贝叶斯算法原理
| ├──163.贝叶斯要解决的问题.mp4 33.72M
| ├──164.贝叶斯公式推导.mp4 43.66M
| ├──165.拼写纠错实例.mp4 75.17M
| └──166.垃圾邮件过滤实例.mp4 23.15M
├──章节21 贝叶斯代码实现
| ├──167.朴素贝叶斯算法整体框架.mp4 27.38M
| ├──168.邮件数据读取.mp4 24.05M
| ├──169.语料表与特征向量构建.mp4 25.47M
| ├──170.分类别统计词频.mp4 23.45M
| ├──171.贝叶斯公式对数变换.mp4 22.93M
| └──172.完成预测模块.mp4 26.02M
├──章节22 关联规则实战分析
| ├──173.关联规则概述.mp4 14.84M
| ├──174.支持度与置信度.mp4 20.45M
| ├──175.提升度的作用.mp4 63.20M
| ├──176.Python实战关联规则.mp4 24.82M
| ├──177.数据集制作.mp4 22.35M
| └──178.电影数据集题材关联分析.mp4 34.27M
├──章节23 关联规则代码实现
| ├──179.Apripri算法整体流程.mp4 26.39M
| ├──180.数据集demo.mp4 9.17M
| ├──181.扫描模块.mp4 33.31M
| ├──182.拼接模块.mp4 16.24M
| ├──183.挖掘频繁项集.mp4 44.38M
| ├──184.规则生成模块.mp4 20.31M
| ├──185.完成全部算法流程.mp4 22.13M
| └──186.规则结果展示.mp4 22.46M
├──章节24 词向量word2vec通俗解读
| ├──187.词向量模型通俗解释.mp4 15.96M
| ├──188.模型整体框架.mp4 42.95M
| ├──189.训练数据构建.mp4 12.29M
| ├──190.CBOW与Skip-gram模型.mp4 60.75M
| └──191.负采样方案.mp4 69.46M
├──章节25 代码实现word2vec词向量模型
| ├──192.数据与任务流程.mp4 191.10M
| ├──193.数据清洗.mp4 71.15M
| ├──194.batch数据制作.mp4 146.18M
| ├──195.网络训练.mp4 149.50M
| └──196.可视化展示.mp4 29.81M
├──章节26 推荐系统原理分析
| ├──197.推荐系统应用.mp4 28.10M
| ├──198.推荐系统要完成的任务.mp4 10.50M
| ├──199.相似度计算.mp4 16.79M
| ├──200.基于用户的协同过滤.mp4 14.74M
| ├──201.基于物品的协同过滤.mp4 22.56M
| ├──202.隐语义模型.mp4 11.90M
| ├──203.隐语义模型求解.mp4 15.39M
| └──204.模型评估标准.mp4 11.43M
├──章节27 打造音乐推荐系统
| ├──205.音乐推荐任务概述.mp4 46.86M
| ├──206.数据集整合.mp4 34.47M
| ├──207.基于物品的协同过滤.mp4 44.49M
| ├──208.物品相似度计算与推荐.mp4 119.74M
| ├──209.SVD矩阵分解.mp4 42.71M
| └──210.基于矩阵分解的音乐推荐.mp4 56.14M
├──章节28 线性判别分析降维算法原理解读
| ├──211.线性判别分析要解决的问题.mp4 16.97M
| ├──212.线性判别分析要优化的目标.mp4 19.58M
| ├──213.线性判别分析求解.mp4 19.85M
| └──214.求解得出降维结果.mp4 23.28M
├──章节29 主成分分析降维算法原理解读
| ├──215.PCA基本概念.mp4 97.23M
| ├──216.方差与协方差.mp4 104.88M
| ├──217.PCA结果推导.mp4 134.88M
| └──218.PCA降维实例.mp4 262.03M
├──章节3 模型评估方法
| ├──21.Sklearn工具包简介.mp4 20.37M
| ├──22.数据集切分.mp4 20.17M
| ├──23.交叉验证的作用.mp4 30.61M
| ├──24.交叉验证实验分析.mp4 45.63M
| ├──25.混淆矩阵.mp4 18.97M
| ├──26.评估指标对比分析.mp4 38.09M
| ├──27.阈值对结果的影响.mp4 27.34M
| └──28.ROC曲线.mp4 22.98M
├──章节4 线性回归实验分析
| ├──29.实验目标分析.mp4 14.23M
| ├──30.参数直接求解方法.mp4 40.46M
| ├──31.预处理对结果的影响.mp4 34.18M
| ├──32.梯度下降模块.mp4 34.13M
| ├──33.学习率对结果的影响.mp4 23.95M
| ├──34.随机梯度下降得到的效果.mp4 30.36M
| ├──35.MiniBatch方法.mp4 21.14M
| ├──36.不同策略效果对比.mp4 23.09M
| ├──37.多项式回归.mp4 27.64M
| ├──38.模型复杂度.mp4 65.37M
| ├──39.样本数量对结果的影响.mp4 67.69M
| ├──40.正则化的作用.mp4 121.99M
| ├──41.岭回归与lasso.mp4 198.90M
| └──42.实验总结.mp4 116.46M
├──章节5 逻辑回归原理推导
| ├──43.逻辑回归算法原理.mp4 51.26M
| └──44.化简与求解.mp4 84.56M
├──章节6 逻辑回归代码实现
| ├──45.多分类逻辑回归整体思路.mp4 49.20M
| ├──46.训练模块功能.mp4 32.21M
| ├──47.完成预测模块.mp4 26.45M
| ├──48.优化目标定义.mp4 28.38M
| ├──49.迭代优化参数.mp4 34.10M
| ├──50.梯度计算.mp4 79.57M
| ├──51.得出最终结果.mp4 39.43M
| ├──52.鸢尾花数据集多分类任务.mp4 46.40M
| ├──53.训练多分类模型.mp4 86.60M
| ├──54.准备测试数据.mp4 31.92M
| ├──55.决策边界绘制.mp4 118.32M
| └──56.非线性决策边界.mp4 17.13M
├──章节7 逻辑回归实验分析
| ├──57.逻辑回归实验概述.mp4 33.16M
| ├──58.概率结果随特征数值的变化.mp4 26.53M
| ├──59.可视化展示.mp4 23.87M
| ├──60.坐标棋盘制作.mp4 26.32M
| ├──61.分类决策边界展示分析.mp4 39.04M
| └──62.多分类-softmax.mp4 60.89M
├──章节8 聚类算法-Kmeans&Dbscan原理
| ├──63.KMEANS算法概述.mp4 30.69M
| ├──64.KMEANS工作流程.mp4 24.56M
| ├──65.KMEANS迭代可视化展示.mp4 21.63M
| ├──66.DBSCAN聚类算法.mp4 27.04M
| ├──67.DBSCAN工作流程.mp4 26.22M
| └──68.DBSCAN可视化展示.mp4 22.51M
└──章节9 Kmeans代码实现
| ├──69.Kmeans算法模块概述.mp4 6.80M
| ├──70.计算得到簇中心点.mp4 63.71M
| ├──71.样本点归属划分.mp4 71.21M
| ├──72.算法迭代更新.mp4 71.81M
| ├──73.鸢尾花数据集聚类任务.mp4 83.22M
| └──74.聚类效果展示.mp4 141.62M

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风残殒落殒d 发表于 2022-8-20 11:49:43 | 显示全部楼层

楼主呀，，，您太有才了。。。

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麦子971 发表于 2022-8-29 22:46:28 | 显示全部楼层

客服小姐姐解决问题效率比较高

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困虫斗倜 发表于 2022-8-31 03:04:24 | 显示全部楼层

逛了那么多论坛，只有程序员联盟顶起

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宇转好帖鄙 发表于 2022-9-15 00:49:50 | 显示全部楼层

看帖要回，回帖才健康，在踩踩，楼主辛苦了！

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上是中国十七地 发表于 2022-9-23 13:31:21 | 显示全部楼层

支持你哈......

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旭日非常 发表于 2022-9-24 08:33:05 | 显示全部楼层

呵呵，低调，低调！

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刘岑岑故 发表于 2022-10-23 09:16:51 | 显示全部楼层

客服可以啊有问题立马回复

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老鼠飞出亚洲言 发表于 2022-10-25 02:59:44 | 显示全部楼层

支持楼主，用户楼主，楼主英明呀！！！

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枣强公用号 发表于 2022-11-4 11:00:13 来自手机 | 显示全部楼层

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